論文の概要: Reverse Engineering the Apple M1 Conditional Branch Predictor for Out-of-Place Spectre Mistraining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10719v1
• Date: Sat, 15 Feb 2025 08:22:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:08:05.181274
• Title: Reverse Engineering the Apple M1 Conditional Branch Predictor for Out-of-Place Spectre Mistraining
• Title（参考訳）: Apple M1条件分岐予測器の逆エンジニアリング
• Authors: Adam Tuby, Adam Morrison,
• Abstract要約: 本稿では,Apple M-Series CPUの脆弱性をSpectre v1の誤学習に応用する。 ブルートフォースのアウト・オブ・プレイストレーニングがM1で失敗することを示します。 検索スペースを削減した新しいBPUエイリアス検索手法を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0729526483869822
• License:
• Abstract: Spectre v1 information disclosure attacks, which exploit CPU conditional branch misprediction, remain unsolved in deployed software. Certain Spectre v1 gadgets can be exploited only by out-of-place mistraining, in which the attacker controls a victim branch's prediction, possibly from another address space, by training a branch that aliases with the victim in the branch predictor unit (BPU) structure. However, constructing a BPU-alias for a victim branch is hard. Consequently, practical out-of-place mistraining attacks use brute-force searches to randomly achieve aliasing. To date, such attacks have been demonstrated only on Intel x86 CPUs. This paper explores the vulnerability of Apple M-Series CPUs to practical out-of-place Spectre v1 mistraining. We show that brute-force out-of-place mistraining fails on the M1. We analytically explain the failure is due to the search space size, assuming (based on Apple patents) that the M1 CPU uses a variant of the TAGE conditional branch predictor. Based on our analysis, we design a new BPU-alias search technique with reduced search space. Our technique requires knowledge of certain M1 BPU parameters and mechanisms, which we reverse engineer. We also use our newfound ability to perform out-of-place Spectre v1 mistraining to test if the M1 CPU implements hardware mitigations against cross-address space out-of-place mistraining -- and find evidence for partial mitigations.
• Abstract（参考訳）: CPU条件分岐誤りを悪用したv1情報開示攻撃は、デプロイされたソフトウェアでは未解決のままである。 特定のSpectre v1ガジェットは、攻撃者が、おそらく別のアドレス空間から、被害者が分岐予測ユニット(BPU)構造で被害者に連絡するブランチを訓練することによって、被害者の予測を制御している場所外の誤訓練によってのみ利用することができる。 しかし、被害者ブランチ用のBPUエイリアスの構築は難しい。 その結果、事実上の非トレーニング攻撃は、ランダムにエイリアスを達成するためにブルートフォースサーチを使用する。 これまで、このような攻撃はIntel x86 CPUでのみ行われた。 本稿では,Apple M-Series CPUの脆弱性をSpectre v1の誤学習に応用する。 ブルートフォースのアウト・オブ・プレイストレーニングがM1で失敗することを示します。 我々は、M1 CPUがTAGE条件分岐予測器の変種を使っていると仮定し、その失敗は検索空間のサイズに起因すると分析的に説明する。 そこで本研究では,検索空間を縮小した新しいBPUエイリアス探索手法を設計した。 本手法では, リバースエンジニアリングを行うM1 BPUパラメータと機構の知識が必要である。 また、新たに開発したSpectre v1のミストレーニング機能を使って、M1 CPUがクロスアドレス空間のミストレーニングに対してハードウェアの緩和を実装しているかどうかをテストし、部分的なミストレーニングの証拠を見つけます。

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